Sherpa-ONNX：使用ONNXRuntime实现离线语音识别和合成

Introdução geral

sherpa-onnx 是由 Next-gen Kaldi 团队开发的一个开源项目，旨在提供高效的离线语音识别和语音合成解决方案。它支持多种平台，包括 Android、iOS、Raspberry Pi 等，能够在没有网络连接的情况下进行实时语音处理。该项目依赖于 ONNX Runtime 框架，提供从语音到文本（ASR）、文本到语音（TTS）以及语音活动检测（VAD）等功能，适用于各类嵌入式系统和移动设备。该项目不仅支持离线使用，还可以通过WebSocket实现服务器和客户端的通信。

在线演示：https://huggingface.co/spaces/k2-fsa/generate-subtitles-for-videos

Lista de funções

• 离线语音识别（ASR）：支持多种语言的实时语音转文字，无需网络连接。
• 离线语音合成（TTS）：提供高质量的文本转语音服务，同样无需网络。
• 语音活动检测（VAD）：实时检测语音活动，适用于各种语音交互场景。
• Suporte a várias plataformas：适用于 Linux、macOS、Windows、Android、iOS 等多个操作系统。
• 跨语言模型支持：支持如 Zipformer、Paraformer 等先进的语音模型，提升识别和合成的精度。
• 低资源消耗：优化后的模型可以在资源有限的设备上流畅运行。

Usando a Ajuda

Processo de instalação

sherpa-onnx 是一个开源项目，你可以从 GitHub 直接下载源码进行编译，或者直接使用预编译的二进制文件：

1.armazém de clones::

git clone https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx.git
cd sherpa-onnx

2. 编译源码::
   • 对于 Linux 和 macOS 用户：

     mkdir build
     cd build
     cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
     make -j4
     

   • 对于 Windows 用户，你可能需要使用 Visual Studio 或其他 CMake 支持的编译器。
3. 下载预编译文件::
   • 访问 GitHub 发布页面（例如 https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases），选择适合你的操作系统的预编译版本进行下载。

Uso

语音识别（ASR）示例::

• modo de linha de comando::
  下载预训练模型（例如 sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en):

  wget https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/asr-models/sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en.tar.bz2
  tar xvf sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en.tar.bz2
  

  然后运行：

  ./build/bin/sherpa-onnx --tokens=sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en/tokens.txt --encoder=sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en/encoder.onnx --decoder=sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en/decoder.onnx your_audio.wav
  

• 实时识别::
  使用麦克风进行实时语音识别：

  ./build/bin/sherpa-onnx-microphone --tokens=sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en/tokens.txt --encoder=sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en/encoder.onnx --decoder=sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en/decoder.onnx
  

语音合成（TTS）示例::

• 下载预训练的 TTS 模型（例如 VITS 模型）：

  wget https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/tts-models/sherpa-onnx-tts-vits.tar.bz2
  tar xvf sherpa-onnx-tts-vits.tar.bz2
  

• 运行 TTS：

  ./build/bin/sherpa-onnx-offline-tts --model=sherpa-onnx-tts-vits/model.onnx "你好，世界"
  

语音活动检测（VAD）::

• 运行 VAD：

  ./build/bin/sherpa-onnx-vad --model=path/to/vad_model.onnx your_audio.wav
  

advertência

• Seleção de modelos：根据你的需求选择适当的模型（如 streaming 或 non-streaming 版本）。不同的模型在性能和实时性上有所不同。
• Requisitos de hardware：虽然 sherpa-onnx 旨在低资源消耗，但复杂的模型可能需要更高的计算能力，特别是在移动设备上。
• Suporte a idiomas：预训练模型可能支持多种语言，确保选择适合你的语言的模型。

通过这些步骤和提示，你可以开始使用 sherpa-onnx 进行语音相关的应用开发，无论是实时对话系统还是离线的语音处理。